随着测向技术在导航领域及各种物联网应用中的广泛应用,基于低成本传感器、短基线条件下的高精度测向技术显得尤为重要。目前,短基线条件下,基于低成本传感器的测向技术存在明显不足。一方面,基于惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)的测向算法存在累积误差,无法在长时间内提供可靠的航向角信息。另一方面,基于全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的测向算法受GNSS信号质量的影响较大,在信号质量差的环境中很难得到高精度并且连续的航向角信息。所以,为了提高基于低成本传感器、短基线条件下测向的精度和实时性,本文提出了一套基于IMU/GNSS的组合测向算法。首先,本文针对传统的双天线测向算法在低成本传感器、短基线条件下测向精度低、及实时性较差的问题,提出了双GNSS天线测向的改进型算法。主要从如下三个方面进行了改进:(1)基于已知的基线长度,缩小整周模糊度固定算法的搜索空间,提高双天线GNSS测向算法的解算成功率;(2)采用多天线设计,引入两个双天线GNSS测向子系统,提高GNSS测向的精度和实时性;(3)设计基于基线长度和校验值(Ratio)的校验算法,保证解算结果的可靠性。其次,本文基于扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)设计了松耦合模式下的组合测向算法,保证了在GNSS信号较差的条件下仍然可以提供可靠的航向信息,并且具有良好的实时性。同时,为了适应多种场景下测向,本文提出了基于GNSS信号的载噪比、位置精度强弱度(Position Dilution of Precision,PDOP)和卫星仰角的动态参数调节算法,即通过在不同的环境中动态调节测向算法的参数,来获得最佳的性能。最后,基于本文提出的算法,设计并实现了基于低成本传感器、短基线的测向系统。系统的硬件设计基于惯性传感器MPU9150、GNSS接收模块NEO-M8T。系统的软件基于开源软件RTKLIB提供的API实现本文提出的算法。并在实际环境中进行了大量测试。测试结果表明,本文提出的算法在基于低成本传感器,短基线(小于30厘米)条件下解算出的航向角的均方根误差(Root Mean Square Error,RSME)为0.45,解算的频率为平均每分钟326次。证明了本文提出的算法在低成本传感器、短基线条件下可以获的高精度、实时性好的航向角信息。